{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 「第3章 セマンティックセグメンテーション」の準備ファイル\n",
    "\n",
    "- 本ファイルでは、第3章で使用するフォルダの作成とファイルのダウンロードを行います。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import os\n",
    "import urllib.request\n",
    "import zipfile\n",
    "import tarfile"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# フォルダ「data」が存在しない場合は作成する\n",
    "data_dir = \"./data/\"\n",
    "if not os.path.exists(data_dir):\n",
    "    os.mkdir(data_dir)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# フォルダ「weights」が存在しない場合は作成する\n",
    "weights_dir = \"./weights/\"\n",
    "if not os.path.exists(weights_dir):\n",
    "    os.mkdir(weights_dir)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# VOC2012のデータセットをここからダウンロードします\n",
    "# 時間がかかります（約15分）\n",
    "url = \"http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar\"\n",
    "target_path = os.path.join(data_dir, \"VOCtrainval_11-May-2012.tar\") \n",
    "\n",
    "if not os.path.exists(target_path):\n",
    "    urllib.request.urlretrieve(url, target_path)\n",
    "    \n",
    "    tar = tarfile.TarFile(target_path)  # tarファイルを読み込み\n",
    "    tar.extractall(data_dir)  # tarを解凍\n",
    "    tar.close()  # tarファイルをクローズ\n",
    "    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# フォルダ「weights」にネットワークの初期値として使用する「pspnet50_ADE20K.pth」を\n",
    "# 筆者のGoogle Driveから手動でダウンロードする\n",
    "    \n",
    "https://drive.google.com/open?id=12eN6SpnawYuQmD1k9VgVW3QSgPR6hICc\n",
    "    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "【※（実施済み）】\n",
    "乗馬の画像を手動でダウンロード\n",
    "\n",
    "https://pixabay.com/ja/photos/%E3%82%AB%E3%82%A6%E3%83%9C%E3%83%BC%E3%82%A4-%E9%A6%AC-%E4%B9%97%E9%A6%AC-%E6%B0%B4-%E6%B5%B7-757575/\n",
    "の640×426サイズの画像\n",
    "（画像権利情報：商用利用無料、帰属表示は必要ありません）\n",
    "\n",
    "を、フォルダ「data」の直下に置く。\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "本章の内容で筆者が作成した学習済みのPSPNetモデル「pspnet50_30.pth」\n",
    "\n",
    "https://drive.google.com/open?id=192JenT9UTHjFb6fhwSdRgOWr8_RmDl4I\n",
    "    \n",
    "必ずしもダウンロードの必要はありませんが、\n",
    "自分でPSPNetを学習させる前に、学習済みモデルをさわりたい場合は、\n",
    "手動でダウンロードした「pspnet50_30.pth」をフォルダ「wights」に配置してください。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "以上"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
